AI 词汇表

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超参数优化

自动搜索学习模型最佳超参数的过程，使用贝叶斯优化、随机搜索或元学习等技术。

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配置空间

学习算法所有可能超参数组合的结构化集合，包括约束、依赖关系和有效值域。

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替代模型

在贝叶斯优化中使用的近似模型，用于估计评估成本高昂的性能函数，从而有效探索超参数空间。

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热启动

利用相似任务或先前优化的知识来初始化超参数优化的技术，以加速收敛。

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基学习器

其超参数由元学习系统优化的机器学习模型，作为配置建议的目标。

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基于性能的元学习

利用配置在不同任务上的历史性能来学习预测相似新任务最佳配置的方法。

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多保真度优化

使用低成本近似（低保真度）快速评估配置的优化策略，然后通过高保真度评估验证最有前景的配置。

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元数据集

关于多个学习任务的结构化元数据集合，包括数据集特征和超参数配置的性能。

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小样本超参数优化

一种元学习方法，通过从大量源任务中迁移知识，从而能够在目标任务上仅用少量评估来优化超参数。

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获取函数

一种用于元学习引导的贝叶斯优化中的函数，通过选择待评估的超参数配置来平衡探索和利用。